Pandas的一個關鍵特性是能夠處理元數據，這些元數據可以提供關於DataFrame或Series中存在的數據的附加資訊。 Pandas是Python中一個強大且廣泛使用的函式庫，用於資料操作和分析。在本文中，我們將探討如何使用Pandas在Python中為DataFrame或Series新增元資料。
Pandas中的元資料是什麼？
元資料是有關DataFrame或Series中資料的資訊。它可以包括有關列的資料類型、測量單位或任何其他重要且相關的信息，以提供有關所提供資料的上下文。可以使用Pandas為DataFrame或Series新增元資料。
為什麼元資料在資料分析中很重要？
元資料在資料分析中非常重要，因為它提供了有關資料的上下文和洞見。沒有元數據，很難理解數據並從中得出有意義的結論。例如，元資料可以幫助您了解測量單位，從而幫助您進行準確的比較和計算。元資料還可以幫助您了解列的資料類型，從而幫助我們選擇適當的資料分析工具。
如何使用pandas為資料框或系列新增元資料？
以下是向資料幀或系列新增元資料的步驟：
將元資料套用至資料幀或系列
Pandas提供了一個叫做attrs的屬性，用於在資料幀或系列中添加元資料。這個屬性是類似字典的對象，可以用來儲存任意的元資料。如果你想要在數據幀或系列中添加元數據，只需存取attrs屬性，然後設定所需的元數據屬性。
在我們的程式中，我們將在資料幀中新增一個描述、一個比例因子和一個偏移。
應用比例和偏移量到我們的資料框
在下一步中，我們將對我們的資料幀套用比例和偏移。我們可以透過將資料幀乘以比例因子，然後再加上偏移量來實現相同的效果。然後，我們可以保存元資料和縮放後的資料幀，以便以後使用。
將元資料和資料幀保存到HDFS檔案中
Pandas提供了HDFStore類，用於處理HDF5格式的文件。 HDF5是一種層次化格式的數據，支援擷取大型資料集和高效能儲存。 HDFStore類別提供了一種方便的方式來儲存和載入Dataframe和Series到HDF5檔案中。
要將元資料和DataFrame儲存到HDF5檔案中，我們可以使用HDFStore類別中的put()方法。然後，我們將格式指定為'table'，並省略元資料參數。
Example
的中文翻譯為：
範例
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Add metadata to the DataFrame
df.attrs['description'] = 'Example DataFrame'
df.attrs['scale'] = 0.1
df.attrs['offset'] = 0.5
# Apply scale and offset to the DataFrame
df_scaled = (df * df.attrs['scale']) + df.attrs['offset']
# Save the metadata to an HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
store.put('data', df_scaled, format='table')
store.get_storer('data').attrs.metadata = df.attrs
# Read the metadata and DataFrame from the HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
metadata = store.get_storer('data').attrs.metadata
df_read = store.get('data')
# Retrieve the scale and offset from the metadata
scale = metadata['scale']
offset = metadata['offset']
# Apply scale and offset to the DataFrame
df_unscaled = (df_read - offset) / scale
# Print the unscaled DataFrame
print(df_unscaled)
登入後複製
輸出
A B
0 1.0 4.0
1 2.0 5.0
2 3.0 6.0
登入後複製
在上面的程式中，我們首先建立了一個包含以下列A和B的資料幀df。然後，我們使用attrs屬性為資料幀添加了元數據，之後，我們將‘description’、‘offset’和‘scale’屬性分別設定為它們的對應值。
在下一個步驟中，我們透過將比例尺和偏移量應用於原始資料框df，建立了一個新的資料框df_scaled。我們透過將資料框乘以比例因子，然後將偏移量新增至以下內容來完成以下操作。
然後，我們使用HDFStore類別的put()方法將元資料和縮放後的資料幀保存到名為example1.h5的HDF5檔案中。我們將格式指定為'table'，並省略了元資料參數。相反，我們使用get_storer('data')函數傳回的storer物件的metadata屬性將元資料設定為HAF5檔案的屬性。
在下一部分中，從名為'example1.h5'的HDF5檔案中讀取元資料和資料幀，我們使用另一個'with'語句以唯讀模式使用r參數開啟檔案。透過存取由get_storer('data')函數傳回的storer物件的metadata屬性，我們檢索了元數據，透過使用HDFStore類別的get()方法，我們檢索了資料幀。
在最後一步中，我們從元資料中檢索到了比例和偏移量，然後將它們應用於資料框以獲得未縮放的資料框。我們列印未縮放的資料框以確保它已經正確地被還原。
結論
總之，在Python中使用Pandas為Series或dataframe添加元資料可以為我們的資料提供額外的上下文和註釋，使其更具資訊量和實用性。我們使用了Dataframe或Series的attrs屬性，輕鬆地為我們的dataframe添加了元數據，例如比例因子、描述和偏移量。
以上是如何使用Python中的Pandas為DataFrame或Series新增元資料？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
